| Длина текста, знаков: | 466688 |
| Слов в произведении (СВП): | 70896 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.89 |
| СДП диалога, знаков: | 34.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10849 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8558 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 2291 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1370.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3233.94 | —> 1381-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12976 (18.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57920 (81.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20392 (35.21%) |
| Прилагательное | 4314 (7.45%) |
| Глагол | 14078 (24.31%) |
| Местоимение-существительное | 4787 (8.26%) |
| Местоименное прилагательное | 1622 (2.80%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 736 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 169 (0.29%) |
| Наречие | 2645 (4.57%) |
| Предикатив | 411 (0.71%) |
| Предлог | 7921 (13.68%) |
| Союз | 4168 (7.20%) |
| Междометие | 887 (1.53%) |
| Вводное слово | 166 (0.29%) |
| Частица | 3185 (5.50%) |
| Причастие | 690 (1.19%) |
| Деепричастие | 237 (0.41%) |
| Служебных слов: | 22977 (39.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.95 |
| . точка | 97.79 |
| - тире | 32.06 |
| ! восклицательный знак | 6.18 |
| ? вопросительный знак | 10.41 |
| ... многоточие | 11.02 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.16 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.78 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.59 |
| " кавычка | 8.22 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 6.59 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
